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Gallery”功能，方便将个人的模型等共享给所有ModelArts用户，您也可以从“AI Gallery”获取他人共享的内容，快速完成构建。在您完成模型的训练和导入之后，您可以将自己的模型分享至“AI Gallery”，进行知识共享。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型管理”，进入模型列表页面。
授权时，则需要先完成配置才能正常使用MaaS服务。 ModelArts在任务执行过程中需要访问用户的其他服务，典型的就是训练过程中，需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中，就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角度出发，ModelArts代表
SMN开关。 subscription_id 否 String SMN消息订阅ID。 exeml_template_id 否 String 自动学习模板ID。 last_modified_at 否 String 最近一次修改的时间。 package 否 WorkflowServicePackege
”，为该主用户下面的所有子账号配置委托访问授权。 普通用户：普通用户的委托权限包括了用户使用ModelArts完成AI开发的所有必要功能权限，如数据的访问、训练任务的创建和管理等。一般用户选择此项即可。 自定义：如果对用户有更精细化的权限管理需求，可使用自定义模式灵活按需配置ModelArts创建
但是存储到OBS中的数据会收取费用。具体内容如表1所示。 表1 存储计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 存储资源 对象存储OBS 用于存储训练和推理的输入数据和输出结果数据。具体费用可参见对象存储价格详情。 注意： 存储到OBS中的数据需在OBS控制台进行手动删除。如果未删除，则会按照OBS的计费规则进行持续计费。
source_type String 此规格应用于模型的类型，取值为空或auto，默认为空，代表是用户自己产生的模型；取值为auto时，代表是自动学习训练的模型，计费方式有差别。 is_free Boolean 当前规格是否是免费规格，“true”表示是免费规格。 over_quota Boolean
Boolean SMN开关。 subscription_id String SMN消息订阅ID。 exeml_template_id String 自动学习模板ID。 last_modified_at String 最近一次修改的时间。 package WorkflowServicePackege
otebook详情页申请扩容磁盘。 建议与总结 建议在使用Notebook时注意磁盘空间大小，随时删除不需要的文件。以免因磁盘空间问题导致训练失败。 父主题： 环境配置故障
真实的数据对象，在工作流构建时直接指定： Dataset：用于定义已有的数据集，常用于数据标注，模型训练等场景 LabelTask: 用于定义已有的标注任务，常用于数据标注，数据集版本发布等场景 OBSPath：用于定义指定的OBS路径，常用于模型训练，数据集导入，模型导入等场景 ServiceData：用于定义一个已有的服务，只用于服务更新的场景
CommonOperations权限只能二选一，不能同时选。 OBS对象存储服务 授予子用户使用OBS服务的权限。ModelArts的数据集、开发环境、训练作业、模型推理部署均需要通过OBS进行数据中转。 OBS OperateAccess 必选 SWR容器镜像仓库 授予子用户使用SWR服务权
集群版本：v1.23|v1.25|v1.28（推荐） 集群规模：50|200|1000|2000 集群网络模式：容器隧道网络|VPC 分布式训练时仅支持容器隧道网络 集群转发模式：iptables|ipvs gpu-beta gpu-driver rdma-sriov-dev-plugin
CommonOperations权限建议二选一。 OBS对象存储服务 授予子用户使用OBS服务的权限。ModelArts的数据管理、开发环境、训练作业、模型推理部署均需要通过OBS进行数据中转。 OBS OperateAccess 必选 SWR容器镜像仓库 授予子用户使用SWR服务权
Calling可以调用外部工具或服务，例如实时数据检索、文件处理、数据库查询等，从而扩展其能力。 实时数据访问 由于大模型通常基于静态数据集训练，不具备实时信息。Function Calling允许模型访问最新的数据，提供更准确、更及时的回答。 提高准确性 在需要精确计算或特定领域
对于打开的代码文件，单击run按钮，即可执行，可以在下方的Terminal中看到代码输出信息。 如果执行较长时间的训练作业，建议使用nohup命令后台运行，否则SSH窗口关闭或者网络断连会影响正在运行的训练作业，命令参考： nohup your_train_job.sh > output.log 2>&1
资源配置：完成资源购买后，需要对网络、存储、驱动进行相关配置。请参考Lite Cluster资源配置。 资源使用：完成资源配置后，您可以使用集群资源运行训练和推理训练，具体案例可参考Lite Cluster资源使用。 资源管理：Lite Cluster提供扩缩容、驱动升级等管理手段，您可在Model
TFServing框架、Triton框架为例，介绍如何迁移到推理自定义引擎。 TensorFlow Serving是一个灵活、高性能的机器学习模型部署系统，提供模型版本管理、服务回滚等能力。通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数，原生TFServing镜像可以快速启动提供服务，并支持gRPC和HTTP
下认证方式，选择其中一种方式进行认证即可。 用户名密码认证模式： 支持OBS管理、数据管理、训练管理、模型管理、服务管理的鉴权。 用户AK-SK认证模式： 支持OBS管理、数据管理、训练管理、模型管理、服务管理的鉴权。 用户名密码认证模式 本地安装完成ModelArts SDK后
对于打开的代码文件，单击run按钮，即可执行，可以在下方的Terminal中看到代码输出信息。 如果执行较长时间的训练作业，建议使用nohup命令后台运行，否则SSH窗口关闭或者网络断连会影响正在运行的训练作业，命令参考： nohup your_train_job.sh > output.log 2>&1
false：不删除源文件（默认值） true：删除源文件(注意：此操作可能影响已使用这些文件的数据集版本或其他数据集，导致页面展示异常或者训练/推理异常) samples 否 Array of strings 样本ID列表。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数
String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 services 否 Array
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